gambar hanya ilustrasi
Pontianak - Upaya penanganan bencana kebakaran hutan dan lahan yang kerap melanda wilayah Kalimantan Barat kini mendapatkan dukungan inovasi dari sektor teknologi swasta. Pengusaha sekaligus pengembang teknologi asal Kalimantan Barat, Hajon Mahdy, melalui perusahaannya Hotama Technologies, secara sukarela menghibahkan sebuah sistem berbasis kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence untuk membantu mendeteksi potensi kebakaran sebelum bencana tersebut terjadi di lapangan. Sistem canggih ini diberikan secara cuma-cuma guna membantu pemerintah daerah serta instansi terkait dalam melakukan upaya pencegahan bencana karhutla dengan lebih cepat. Kehadiran sistem teknologi ini diharapkan mampu mengubah cara kerja penanganan karhutla di daerah yang selama ini cenderung bersifat reaktif menjadi jauh lebih preventif sejak dini sebelum titik api meluas.
Sistem mutakhir ini memanfaatkan teknologi analisis prediktif yang dirancang untuk memproyeksikan tingkat kerawanan serta risiko kebakaran hutan dan lahan hingga dua puluh empat bulan ke depan. Rentang waktu proyeksi yang cukup panjang ini memberikan kesempatan besar bagi pemangku kepentingan untuk menyusun rencana mitigasi bencana secara matang. Wilayah Kalimantan Barat sendiri dikenal memiliki bentang alam hutan dan lahan gambut yang sangat luas, yang setiap musim kemarau tiba selalu rentan terhadap ancaman kebakaran hebat. Kebakaran lahan ini tidak hanya merusak keanekaragaman hayati lokal tetapi juga menimbulkan kabut asap pekat yang mengganggu kesehatan warga, menghentikan roda perekonomian daerah, hingga mengganggu proses belajar mengajar di berbagai sekolah akibat polusi udara yang buruk.
Meskipun memiliki kemampuan analisis yang tinggi, Hajon Mahdy menegaskan bahwa sistem kecerdasan buatan ini bukanlah alat mutlak untuk memastikan waktu atau titik koordinat pasti terjadinya suatu kebakaran. AI ini bekerja secara ilmiah dengan membaca, memproses, serta menganalisis pola dari berbagai macam variabel data historis dan real-time di lapangan. Variabel data tersebut mencakup tingkat kelembapan tanah, pola cuaca ekstrem, hingga riwayat kejadian kebakaran di kawasan tersebut pada tahun-tahun sebelumnya. Melalui akumulasi data yang komprehensif tersebut, kecerdasan buatan ini kemudian menghasilkan indikasi berupa nilai probabilitas serta tingkat kerentanan suatu wilayah secara sistematis, sehingga langkah antisipasi dapat diambil berdasarkan kajian ilmiah yang dapat dipertanggungjawabkan keakuratannya.
Hajon menjelaskan bahwa selama ini pemanfaatan teknologi penanggulangan karhutla baru digunakan secara masif ketika titik panas atau hotspot sudah muncul di citra satelit. Kondisi tersebut menandakan bahwa kebakaran telah terjadi di lapangan, sehingga petugas harus bekerja keras memadamkan api yang sudah terlanjur meluas. Kondisi tersebut dinilai kurang efisien karena membutuhkan energi, waktu, serta biaya operasional pemadaman yang sangat besar. Hotama Technologies ingin mendorong perubahan paradigma penanganan bencana dengan mengutamakan aspek pencegahan. Dengan pasokan data yang memadai, sistem kecerdasan buatan ini dapat membaca pola kerentanan alam lebih awal, memberikan waktu bagi petugas lapangan untuk melakukan mitigasi sebelum api pertama muncul ke permukaan bumi.
Salah satu fitur unggulan yang ditawarkan dalam sistem ini adalah Peat Fire Vulnerability Index yang dirancang khusus untuk memetakan tingkat kerawanan kebakaran pada ekosistem gambut. Pemetaan ini dinilai sangat krusial karena karakteristik fisik kebakaran hutan di lahan gambut sangat berbeda dengan lahan tanah mineral biasa. Saat memasuki musim kemarau panjang, lahan gambut yang mengering akan menyimpan potensi bahan bakar alami di bawah permukaan tanah. Kebakaran pada lahan gambut dapat merambat jauh ke dalam lapisan tanah yang dalam dan seringkali tidak terdeteksi secara kasat mata dari permukaan. Hal inilah yang membuat pemadaman kebakaran gambut menjadi sangat sulit dilakukan dan menghasilkan asap beracun yang tebal dan berbahaya.
Melalui indeks kerentanan ini, sistem akan menggabungkan berbagai indikator fisik seperti kondisi tinggi muka air tanah dan tingkat kekeringan wilayah untuk mengklasifikasikan status kerawanan lahan gambut tersebut. Data-data tersebut nantinya akan diselaraskan dengan model prediksi kecerdasan buatan guna mengamati tren risiko ke depan. Hajon menekankan pentingnya tidak menunggu hingga titik panas muncul untuk mulai bertindak di lapangan. Adanya indeks kerentanan gambut ini ditujukan agar para pengambil kebijakan dapat mendeteksi kerentanan suatu kawasan secara dini, sehingga langkah pembasahan lahan atau pembuatan sekat kanal dapat dilakukan jauh sebelum musim kemarau ekstrem tiba di wilayah Kalimantan Barat.
Informasi prediktif dari sistem ini nantinya diharapkan menjadi salah satu bahan rujukan strategis bagi instansi pemerintah seperti Badan Penanggulangan Bencana Daerah, Manggala Agni, serta aparat keamanan dalam menentukan prioritas rute patroli pengawasan. Selain itu, data tersebut juga dapat mempermudah koordinasi penempatan posko pemadam kebakaran, pengelolaan sumber air darurat, hingga pendistribusian personel lapangan secara lebih terarah. Kolaborasi antara teknologi kecerdasan buatan buatan putra daerah dengan kebijakan pemerintah setempat menjadi preseden positif dalam upaya menjaga kelestarian lingkungan hidup secara berkelanjutan, sekaligus melindungi masyarakat Kalimantan Barat dari ancaman tahunan bencana asap akibat kebakaran hutan dan lahan.
